{"title":"Nvidiaグラフィックカード","description":"\u003ch1 class=\"banner_banner-heading__c3iMj\"\u003eサーバーまたはワークステーション\u003c\/h1\u003e\n\u003cp class=\"banner_subHeading__UHh16\"\u003eプロフェッショナルなAI、グラフィック、レンダリング、コンピュートのワークロードを加速させるために設計されたデスクトップおよびラップトップソリューション。\u003c\/p\u003e","products":[{"product_id":"pny-rtx-pro-5000-blackwell-48gb-graphics-cards","title":"PNY RTX PRO 5000 Blackwell 48GB グラフィックカード","description":"\u003cul class=\"nv-list\"\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eNVIDIA GPU: \u003c\/strong\u003eRTX PRO 5000 Blackwell\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eフォームファクター: \u003c\/strong\u003e高さ4.4インチ x 長さ10.5インチ デュアルスロット\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003e熱対策: \u003c\/strong\u003eアクティブ方式\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eGPUメモリサイズ: \u003c\/strong\u003e48 GB GDDR7 (ECC対応)\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48448775356641,"sku":null,"price":5999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/PNYRTXPRO5000Blackwell.jpg?v=1780712129"},{"product_id":"video-graphics-card-pny-rtx-pro-5000-72gb-blackwell","title":"ビデオグラフィックスカード PNY RTX PRO 5000 72GB Blackwell","description":"\u003cul class=\"nv-list\"\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eNVIDIA GPU: \u003c\/strong\u003eRTX PRO 5000 Blackwell\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eフォームファクター: \u003c\/strong\u003e4.4インチ (H) x 10.5インチ (L) デュアルスロット\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003e熱ソリューション: \u003c\/strong\u003eアクティブ\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eGPUメモリサイズ: \u003c\/strong\u003e72 GB GDDR7 (ECC搭載)\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48448775815393,"sku":null,"price":6199.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/PNYRTXPRO500072GBBlackwell.jpg?v=1780712338"},{"product_id":"pny-rtx-pro-6000-96-gb-gddr7-blackwell-workstation-edition-nvidia-graphics-card-gpu","title":"PNY RTX PRO 6000 96GB GDDR7 Blackwell ワークステーションエディション NVIDIA グラフィックスカード GPU","description":"\u003cdiv class=\"nv-teaser-header\"\u003e\n\n\u003ch3 class=\"card_card-text__DOJJ_\"\u003ePNY RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition\u003c\/h3\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"nv-teaser-body\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"card_productInfo__aez_k undefined undefined\"\u003e\n\n\u003cul class=\"nv-list\"\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eNVIDIA GPU: \u003c\/strong\u003eRTX PRO 6000 Blackwell\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eフォームファクター: \u003c\/strong\u003e高さ5.4インチ x 長さ12.0インチ デュアルスロット\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003e冷却方式: \u003c\/strong\u003eダブルフロー\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eGPUメモリサイズ: \u003c\/strong\u003e96 GB GDDR7 (ECC付き)\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48448776143073,"sku":null,"price":17999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/PNYRTXPRO6000BlackwellWorkstationEdition.png?v=1780712481"},{"product_id":"pny-rtx-pro-4500-blackwell-workstation-edition-nvidia-graphics-cards-gpu","title":"PNY RTX PRO 4500 Blackwell Workstation Edition Nvidiaグラフィックスカード GPU","description":"\u003cdiv class=\"nv-teaser-header\"\u003e\n\n\u003ch3 class=\"card_card-text__DOJJ_\"\u003ePNY RTX PRO 4500 Blackwell ワークステーションエディション\u003c\/h3\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"nv-teaser-body\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"card_productInfo__aez_k undefined undefined\"\u003e\n\n\u003cul class=\"nv-list\"\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eNVIDIA GPU: \u003c\/strong\u003eRTX PRO 4500 Blackwell\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eフォームファクター: \u003c\/strong\u003e4.4インチ (高さ) x 10.5インチ (長さ) デュアルスロット\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003e熱ソリューション: \u003c\/strong\u003eアクティブ\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eGPUメモリサイズ: \u003c\/strong\u003e32 GB GDDR7 (ECC付き)\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48448777060577,"sku":null,"price":3999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/PNYRTXPRO4500BlackwellWorkstationEdition.png?v=1780712836"},{"product_id":"nvidia-graphics-cards-gpu-pny-rtx-pro-4000-blackwell-24-gb-gddr7","title":"Nvidiaグラフィックカード GPU PNY RTX PRO 4000 Blackwell 24GB GDDR7","description":"\u003cdiv class=\"nv-teaser-header\"\u003e\n\n\u003ch3 class=\"card_card-text__DOJJ_\"\u003ePNY RTX PRO 4000 Blackwell\u003c\/h3\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"nv-teaser-body\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"card_productInfo__aez_k undefined undefined\"\u003e\n\n\u003cul class=\"nv-list\"\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eNVIDIA GPU: \u003c\/strong\u003eRTX PRO 4000 Blackwell\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eフォームファクター: \u003c\/strong\u003e4.4インチ (高さ) x 9.5インチ (長さ) シングルスロット\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003e熱対策: \u003c\/strong\u003eアクティブ\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eGPUメモリサイズ: \u003c\/strong\u003e24 GB GDDR7 (ECC付き)\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48448777257185,"sku":null,"price":2999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/PNYRTXPRO4000Blackwell.png?v=1780712973"},{"product_id":"nvidia-graphics-cards-gpu-pny-rtx-pro-2000-blackwell-16-gb-gddr7","title":"Nvidia グラフィックスカード GPU PNY RTX PRO 2000 Blackwell 16GB GDDR7","description":"\u003cdiv class=\"nv-teaser-header\"\u003e\n\n\u003ch3 class=\"card_card-text__DOJJ_\"\u003ePNY RTX PRO 2000 Blackwell\u003c\/h3\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"nv-teaser-body\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"card_productInfo__aez_k undefined undefined\"\u003e\n\n\u003cul class=\"nv-list\"\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eNVIDIA GPU: \u003c\/strong\u003eRTX PRO 2000 Blackwell\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eフォームファクター: \u003c\/strong\u003e2.7インチ H x 6.6インチ L デュアルスロット\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003e熱対策: \u003c\/strong\u003eアクティブ\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eGPUメモリサイズ: \u003c\/strong\u003e16 GB GDDR7\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48448779419873,"sku":null,"price":999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/PNYRTXPRO2000Blackwell.png?v=1780713187"},{"product_id":"nvidia-graphics-cards-gpu-nvidia-rtx-pro-6000-blackwell-workstation-edition-96gb-gddr7","title":"Nvidia グラフィックスカード GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 96GB GDDR7","description":"\u003cp\u003e\u003cmeta charset=\"utf-8\"\u003e\u003cspan\u003eNVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Workstation Editionは、最もパワフルなワークステーションGPUであり、プロフェッショナル向けのパフォーマンスを再定義します。比類のないAIパワーにより、最も高度なAIモデルや要求の厳しいクリエイティブなワークフローに対応できます。NVIDIA Blackwellアーキテクチャを基盤とし、96GBの超高速GDDR7メモリを搭載しているため、比類のない速度と効率性を手に入れることができます。\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cdiv class=\"nv-teaser-header\"\u003e\n\n\u003ch3 class=\"card_card-text__DOJJ_\"\u003eNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition\u003c\/h3\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"nv-teaser-body\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"card_productInfo__aez_k undefined undefined\"\u003e\n\n\u003cul class=\"nv-list\"\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eNVIDIA GPU: \u003c\/strong\u003eRTX PRO 6000 Blackwell\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eフォームファクター: \u003c\/strong\u003e5.4インチ (高さ) x 12.0インチ (長さ) デュアルスロット\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003e冷却ソリューション: \u003c\/strong\u003eダブルフローパスルー\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eGPU メモリサイズ: \u003c\/strong\u003eECC付き96 GB GDDR7\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48448785219809,"sku":null,"price":19999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/OIP-C.webp?v=1780714414"},{"product_id":"nvidia-graphics-cards-gpu-nvidia-rtx-pro-6000-96gb-blackwell-max-q-workstation-edition","title":"Nvidia グラフィックカード GPU NVIDIA RTX PRO 6000 96GB Blackwell Max-Q ワークステーションエディション","description":"\u003cul class=\"nv-list\"\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eNVIDIA GPU: \u003c\/strong\u003eRTX PRO 6000 Blackwell Max-Q\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eフォームファクター: \u003c\/strong\u003e4.4インチ (高さ) x 10.5インチ (長さ) デュアルスロット\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003e熱ソリューション: \u003c\/strong\u003eアクティブ\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eGPU メモリサイズ: \u003c\/strong\u003e96 GB GDDR7 (ECC搭載)\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cdiv class=\"productTools-description\"\u003e\n\n\u003cp\u003eNVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionは、スケーラブルなコンピューティングに対応する究極のワークステーションGPUです。96GBのGDDR7メモリを搭載し、大規模なデータセットの処理、複雑なシミュレーションの実行、AI強化アプリケーションの実行を、比類のないパフォーマンスと精度で実現します。ミッションクリティカルなアプリケーションに最適で、データサイエンス、AI、視覚化に拡張性、信頼性、革新性をもたらします。\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48448790429921,"sku":null,"price":19999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/NVIDIARTXPRO6000BlackwellMax-QWorkstationEdition-1.webp?v=1780715166"},{"product_id":"nvidia-graphics-cards-gpu-nvidia-rtx-pro-4500-blackwell-workstation-edition-32gb","title":"Nvidia グラフィックスカード GPU NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Workstation Edition 32GB","description":"\u003cul class=\"nv-list\"\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eNVIDIA GPU: \u003c\/strong\u003eRTX PRO 4500 Blackwell\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eフォームファクター: \u003c\/strong\u003e4.4インチ (H) x 10.5インチ (L) デュアルスロット\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003e冷却方式: \u003c\/strong\u003eアクティブ\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eGPUメモリサイズ: \u003c\/strong\u003e32GB GDDR7 (ECC対応)\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48448911147233,"sku":null,"price":3899.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/NVIDIARTXPRO4500BlackwellWorkstationEdition.png?v=1780726326"},{"product_id":"nvidia-graphics-cards-gpu-nvidia-rtx-6000-ada-generation-48gb","title":"Nvidia グラフィックスカード GPU NVIDIA RTX 6000 Ada Generation 48GB","description":"\u003cul class=\"nv-list\"\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eNVIDIA GPU: \u003c\/strong\u003eRTX 6000\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eフォームファクター: \u003c\/strong\u003e4.4インチ (H) x 10.5インチ (L) デュアルスロット\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003e熱対策ソリューション: \u003c\/strong\u003eブロワーアクティブファン\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eGPUメモリサイズ: \u003c\/strong\u003e48 GB GDDR6 (ECC付)\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48448911474913,"sku":null,"price":8999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/NVIDIARTX6000AdaGeneration.png?v=1780726473"},{"product_id":"nvidia-graphics-cards-gpu-nvidia-rtx-5000-ada-generation-32gb-gddr6","title":"Nvidiaグラフィックカード GPU NVIDIA RTX 5000 Ada Generation 32GB GDDR6","description":"\u003cul class=\"nv-list\"\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eNVIDIA GPU: \u003c\/strong\u003eRTX 5000\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eフォームファクター: \u003c\/strong\u003e4.4インチ (高さ) x 10.5インチ (長さ) x デュアルスロット\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003e冷却方法: \u003c\/strong\u003eブロワーアクティブファン\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eGPUメモリサイズ: \u003c\/strong\u003e32 GB GDDR6 (ECC付き)\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e","brand":"Neobitti Inc. 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In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48448934936801,"sku":null,"price":1399.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/NVIDIARTX4000AdaGeneration.png?v=1780727198"},{"product_id":"nvidia-graphics-cards-gpu-nvidia-rtx-4000-sff-ada-generation-20gb-gddr6","title":"Nvidia グラフィックスカード GPU NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation 20GB GDDR6","description":"\u003cul class=\"nv-list\"\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eNVIDIA GPU: \u003c\/strong\u003eRTX 4000\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eフォームファクター: \u003c\/strong\u003e2.7インチ（H）x 6.6インチ（L）デュアルスロット\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003e熱ソリューション: \u003c\/strong\u003eアクティブファンシンク\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eGPUメモリサイズ: \u003c\/strong\u003e20 GB GDDR6 (ECC対応)\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48448950894817,"sku":null,"price":1599.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/NVIDIARTX4000SFFAdaGeneration.png?v=1780727319"},{"product_id":"nvidia-graphics-cards-gpu-nvidia-rtx-2000-ada-generation-16-gb-gddr6-with-ecc","title":"Nvidia グラフィックスカード GPU NVIDIA RTX 2000 Ada Generation 16GB GDDR6 ECC搭載","description":"\u003cul class=\"nv-list\"\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eフォームファクタ: \u003c\/strong\u003e2.7インチ (高さ) x 6.6インチ (長さ)、デュアルスロット、ハーフレングス\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003e熱ソリューション: \u003c\/strong\u003eブロワーアクティブファン\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cstrong\u003eGPUメモリサイズ: \u003c\/strong\u003eECC付き16 GB GDDR6\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48448980680929,"sku":null,"price":799.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/NVIDIARTX4000SFFAdaGeneration.png?v=1780727319"},{"product_id":"nvidia-graphics-cards-gpu-nvidia-h200-nvl-141gb","title":"Nvidiaグラフィックカード GPU NVIDIA H200 NVL 141GB","description":"\u003cp\u003e\u003cmeta charset=\"utf-8\"\u003e\u003cspan\u003eNVIDIA H200 NVLは、画期的なパフォーマンスとメモリ機能により、生成AIおよび高性能コンピューティング（HPC）ワークロードを大幅に強化します。HBM3eを搭載した初のGPUとして、H200のより大きく高速なメモリは、生成AIと大規模言語モデル（LLM）の高速化を促進し、HPCワークロードの科学計算を進歩させます。\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cmeta charset=\"utf-8\"\u003e主な機能\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e \u0026gt; 141GBのHBM3e GPUメモリ\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u0026gt; 4.8TB\/秒のメモリ帯域幅\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u0026gt; 4ペタFLOPSのFPS性能\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u0026gt; LLM推論性能が2倍\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u0026gt; HPC性能が110倍\u003c\/p\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48450452586721,"sku":null,"price":39999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/NVIDIATESLAH10080GPCIE_2.jpg?v=1780745552"},{"product_id":"nvidia-graphics-cards-gpu-nvidia-rtx-pro-6000-blackwell-server-edition-96gb","title":"Nvidia グラフィックカード GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition 96GB","description":"\u003cp\u003e\u003cmeta charset=\"utf-8\"\u003e\u003cspan\u003eNVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Server Editionは、AIおよびビジュアルコンピューティング向けの強力なデータセンターGPUです。AI、科学計算、グラフィックス、ビデオアプリケーションといった要求の厳しいエンタープライズワークロードを高速化します。\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48450645459169,"sku":null,"price":12999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/NVIDIARTXPRO6000BlackwellServerEdition.png?v=1780755090"},{"product_id":"nvidia-l4-tensor-core-video-cards-graohics-cards-gpu-memory-24gb-gpu-memory-bandwidth-300-gb-s-1","title":"NVIDIA L4 Tensor コア ビデオカード グラフィックスカード GPUメモリ 24GB GPUメモリ帯域幅 300 GB\/s","description":"\u003ctable border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" width=\"292\" style=\"border-collapse: collapse; width: 219pt;\"\u003e\n\n\u003ccolgroup\u003e\n\n\u003ccol width=\"292\" style=\"mso-width-source: userset; mso-width-alt: 9344; width: 219pt;\"\u003e \u003c\/colgroup\u003e\n\n\u003ctbody\u003e\n\n\u003ctr height=\"20\" style=\"height: 15.0pt;\"\u003e\n\n\u003ctd height=\"20\" class=\"xl65\" width=\"292\" style=\"height: 15.0pt; width: 219pt;\"\u003e仕様\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr height=\"20\" style=\"height: 15.0pt;\"\u003e\n\n\u003ctd height=\"20\" class=\"xl65\" width=\"292\" style=\"height: 15.0pt; width: 219pt;\"\u003eFP32 30.3 teraFLOPs\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr height=\"20\" style=\"height: 15.0pt;\"\u003e\n\n\u003ctd height=\"20\" class=\"xl65\" width=\"292\" style=\"height: 15.0pt; width: 219pt;\"\u003eTF32 Tensor Core 120 teraFLOPS*\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr height=\"20\" style=\"height: 15.0pt;\"\u003e\n\n\u003ctd height=\"20\" class=\"xl65\" width=\"292\" style=\"height: 15.0pt; width: 219pt;\"\u003eFP16 Tensor Core 242 teraFLOPS*\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr height=\"20\" style=\"height: 15.0pt;\"\u003e\n\n\u003ctd height=\"20\" class=\"xl65\" width=\"292\" style=\"height: 15.0pt; width: 219pt;\"\u003eBFLOAT16 Tensor Core 242 teraFLOPS*\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr height=\"20\" style=\"height: 15.0pt;\"\u003e\n\n\u003ctd height=\"20\" class=\"xl65\" width=\"292\" style=\"height: 15.0pt; width: 219pt;\"\u003eFP8 Tensor Core 485 teraFLOPs*\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr height=\"20\" style=\"height: 15.0pt;\"\u003e\n\n\u003ctd height=\"20\" class=\"xl65\" width=\"292\" style=\"height: 15.0pt; width: 219pt;\"\u003eINT8 Tensor Core 485 TOPs*\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr height=\"20\" style=\"height: 15.0pt;\"\u003e\n\n\u003ctd height=\"20\" class=\"xl65\" width=\"292\" style=\"height: 15.0pt; width: 219pt;\"\u003eGPUメモリ 24GB\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr height=\"20\" style=\"height: 15.0pt;\"\u003e\n\n\u003ctd height=\"20\" class=\"xl65\" width=\"292\" style=\"height: 15.0pt; width: 219pt;\"\u003eGPUメモリ帯域幅 300 GB\/s\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr height=\"20\" style=\"height: 15.0pt;\"\u003e\n\n\u003ctd height=\"20\" class=\"xl65\" width=\"292\" style=\"height: 15.0pt; width: 219pt;\"\u003eNVENC | NVDEC | JPEGデコーダー 2 | 4 | 4\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr height=\"20\" style=\"height: 15.0pt;\"\u003e\n\n\u003ctd height=\"20\" class=\"xl65\" width=\"292\" style=\"height: 15.0pt; width: 219pt;\"\u003e最大熱設計電力 (TDP) 72W\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr height=\"20\" style=\"height: 15.0pt;\"\u003e\n\n\u003ctd height=\"20\" class=\"xl65\" width=\"292\" style=\"height: 15.0pt; width: 219pt;\"\u003eフォームファクター 1スロット ロープロファイル、PCIe\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr height=\"20\" style=\"height: 15.0pt;\"\u003e\n\n\u003ctd height=\"20\" class=\"xl65\" width=\"292\" style=\"height: 15.0pt; width: 219pt;\"\u003eインターコネクト PCIe Gen4 x16 64GB\/s\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr height=\"20\" style=\"height: 15.0pt;\"\u003e\n\n\u003ctd height=\"20\" class=\"xl65\" width=\"292\" style=\"height: 15.0pt; width: 219pt;\"\u003eサーバーオプション パートナーおよびNVIDIA認定システム（1～8個のGPUを搭載）\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr height=\"20\" style=\"height: 15.0pt;\"\u003e\n\n\u003ctd height=\"20\" class=\"xl65\" width=\"292\" style=\"height: 15.0pt; width: 219pt;\"\u003e*スパース性ありで表示。スパース性なしの場合、仕様は1\/2に低下します。\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\n\n\n\u003c\/table\u003e\n\u003cp\u003eビデオ、AI、グラフィックスのワークロードを高速化 NVIDIA Ada Lovelace L4 Tensor Core GPUは、エンタープライズ、クラウド、エッジにおけるビデオ、AI、仮想デスクトップ、グラフィックスアプリケーション向けに、汎用的なアクセラレーションとエネルギー効率を提供します。NVIDIAのAIプラットフォームとフルスタックアプローチにより、L4は、レコメンデーション、音声ベースのAIアバターアシスタント、生成AI、ビジュアル検索、コンタクトセンターの自動化など、幅広いAIアプリケーション向けに大規模な推論に最適化されており、最高のパーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。L4は、主流用途向けの最も効率的なNVIDIAアクセラレーターとして、CPUソリューションに比べて最大120倍のAIビデオパフォーマンス、2.5倍の生成AIパフォーマンス、そして前世代のGPUより4倍以上のグラフィックスパフォーマンスを実現します。NVIDIA L4の汎用性とエネルギー効率の高いシングルスロットのロープロファイルフォームファクターは、エッジ拠点を含むグローバルな展開に最適です。\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e仕様 FP32 30.3 teraFLOPs TF32 Tensor Core 120 teraFLOPS* FP16 Tensor Core 242 teraFLOPS* BFLOAT16 Tensor Core 242 teraFLOPS* FP8 Tensor Core 485 teraFLOPs* INT8 Tensor Core 485 TOPs* GPUメモリ 24GB GPUメモリ帯域幅 300 GB\/s NVENC | NVDEC | JPEGデコーダー 2 | 4 | 4 最大熱設計電力 (TDP) 72W フォームファクター 1スロット ロープロファイル、PCIe インターコネクト PCIe Gen4 x16 64GB\/s サーバーオプション パートナーおよびNVIDIA認定システム（1～8個のGPUを搭載）\u003c\/p\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48951164076257,"sku":null,"price":5999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/teslaL424GB_1.jpg?v=1787135638"},{"product_id":"nvidia-l20-48gb-pcie-gpu-graphics-card-vidoe-cards","title":"NVIDIA L20 48GB PCIe GPU グラフィックスカード","description":"\u003cp\u003e\u003cmeta charset=\"utf-8\"\u003e\u003cspan\u003eL20 は NVIDIA のプロフェッショナル向けグラフィックス カードです。5 nm プロセスで構築され、AD102 グラフィックス プロセッサをベースにした AD102 バリアントのこのカードは、DirectX 12 Ultimate をサポートしています。AD102 グラフィックス プロセッサは、ダイ面積 609 mm²、トランジスタ数 763 億個の大型チップです。同じ GPU を使用しながらすべての 18432 シェーダーが有効になっている完全にロック解除された TITAN Ada とは異なり、NVIDIA は L20 の一部のシェーディング ユニットを無効にして、製品の目標シェーダー数を達成しています。シェーディング ユニットは 11776 個、テクスチャ マッピング ユニットは 368 個、ROP は 128 個です。また、INT4、INT8、FP8 データ形式をサポートし、機械学習アプリケーションの速度向上に役立つ 368 個の Tensor コアも含まれています。このカードには 92 個のレイトレーシング アクセラレーション コアもあります。NVIDIA は、L20 に 48 GB の GDDR6 メモリを搭載しており、384 ビットのメモリ インターフェイスを使用して接続されています。GPU は 1440 MHz の周波数で動作し、最大 2520 MHz までブーストできます。メモリは 2250 MHz (実効 18 Gbps) で動作しています。\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\u003cspan\u003eデュアルスロット カードである NVIDIA L20 は、1x 16 ピン電源コネクタから電力を供給され、消費電力は最大 275 W と評価されています。ディスプレイ出力には、4x DisplayPort 1.4a が含まれています。L20 は、PCI-Express 4.0 x16 インターフェイスを使用してシステムの残りの部分に接続されています。このカードはデュアルスロット冷却ソリューションです。\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48951226204385,"sku":null,"price":6999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/TeslaL4048G_2.jpg?v=1787138345"},{"product_id":"nvidia-l40s-48gb-gddr6-with-ecc-gpu-for-ai-and-graphics-performance-vidoe-card-graphics-cards","title":"Nvidia L40S 48GB GDDR6 with ECC GPU (AI・グラフィックス性能向けビデオカード) グラフィックカード","description":"\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e次世代ワークロードを加速する\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e\u0026gt;生成AI\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"\"\u003e\u0026gt;LLM推論\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"\"\u003e\u0026gt;LLMのファインチューニングと小規模モデルのトレーニング\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"\"\u003e\u0026gt;NVIDIA Omniverse™ Enterprise\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"\"\u003e\u0026gt;レンダリングと3Dグラフィックス\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e\u0026gt;ストリーミングとビデオコンテンツ\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48951265919201,"sku":null,"price":13999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/NVIDIATeslaA16_1.jpg?v=1787140360"},{"product_id":"nvidia-tesla-h100-80g-pcie-graphics-cards-video-cards","title":"Nvidia Tesla H100 80G PCIeグラフィックカード ビデオカード","description":"\u003cp\u003e\u003cmeta charset=\"utf-8\"\u003e\u003cspan\u003eTesla H100 80GB NVIDIA ディープラーニング GPU コンピュート グラフィックスカード 900-21010-000-000\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003ctable cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" width=\"840\"\u003e\n\n\u003cthead\u003e\n\n\u003ctr class=\"firstRow\"\u003e\n\n\u003cth\u003e名称\u003c\/th\u003e\n\n\u003cth\u003eH100 SXM\u003c\/th\u003e\n\n\u003cth\u003eH100 PCIe\u003c\/th\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/thead\u003e\n\n\u003ctbody\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eFP64\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e34 テラフロップス\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e26 テラフロップス\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eFP64 Tensor Core\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e67 テラフロップス\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e51 テラフロップス\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eFP32\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e67 テラフロップス\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e51 テラフロップス\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eTF32 Tensor Core\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e989 テラフロップス*\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e756 テラフロップス*\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eBFLOAT16 Tensor Core\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e1979 テラフロップス*\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e1,513 テラフロップス*\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eFP16 Tensor Core\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e1979 テラフロップス*\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e1,513 テラフロップス*\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eFP8 Tensor Core\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e3958 テラフロップス*\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e3026 テラフロップス*\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eINT8 Tensor Core\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e3958 TOPS*\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e3026 TOPS*\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eGPUメモリ\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e80GB\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e80GB\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eGPU幅\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e3.35TB\/秒\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e2TB\/秒\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e7 NVDEC\u003cbr\u003e7 JPEG\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e7 NVDEC\u003cbr\u003e7 JPEG\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eTDP\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e700W\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e300-350W\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\n\n\n\u003c\/table\u003e","brand":"Neobitti Inc. 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Engine\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e第2世代\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e第1世代\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e第1世代\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eNVLink\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e第5世代 (1.8 TB\/s)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e第4世代 (900 GB\/s)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e第4世代 (900 GB\/s)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eTDP\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e最大1000W\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e最大700W\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e最大700W\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e製造プロセス\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eTSMC 4NP\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eTSMC 4N\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eTSMC 4N\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\n\n\n\u003c\/table\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"text-3xl font-semibold mt-12 mb-6\"\u003eアーキテクチャ：Blackwellによる変更点\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3 class=\"text-xl font-semibold mt-4 mb-2\"\u003e第2世代Transformer Engine\u003c\/h3\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003eAIワークロードにおける最大の改善点は、ネイティブFP4サポートを備えた第2世代Transformer Engineです。\u003c\/p\u003e\n\u003cul class=\"text-lg list-disc pl-12\"\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e\n\n\u003cstrong\u003eFP4精度\u003c\/strong\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e— 推論用の4ビット浮動小数点。FP8と比較してメモリ使用量を半分にし、単一GPUでより大規模なモデルやより高いバッチサイズを可能にします。\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e\n\n\u003cstrong\u003e動的精度管理\u003c\/strong\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e— 各レイヤーに必要なものに応じて、FP4、FP8、FP16間で自動的に切り替わります。\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e\n\n\u003cstrong\u003e高スループット\u003c\/strong\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e— アーキテクチャの改善と合わせて、NVIDIAはH100と比較して最大4倍の推論性能を主張しています。\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003eFP4はLLM推論に特に大きな影響を与えます。H100でFP8で80GBが必要なモデルは、B200でFP4を使用すると約40GBしか必要とせず、KVキャッシュとバッチ処理のために150GB以上が空きます。\u003c\/p\u003e\n\u003ch3 class=\"text-xl font-semibold mt-4 mb-2\"\u003e192GB HBM3eメモリ\u003c\/h3\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003eメモリの大幅な向上は以下の通りです。\u003c\/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto my-8\"\u003e\n\n\u003ctable class=\"min-w-full border-collapse\"\u003e\n\n\u003cthead\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth class=\"px-4 py-2 text-left font-semibold\"\u003eGPU\u003c\/th\u003e\n\n\u003cth class=\"px-4 py-2 text-left font-semibold\"\u003eメモリ\u003c\/th\u003e\n\n\u003cth class=\"px-4 py-2 text-left font-semibold\"\u003eメモリ帯域幅\u003c\/th\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/thead\u003e\n\n\u003ctbody\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eH100\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e80GB HBM3\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e3.35 TB\/s\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eH200\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e141GB HBM3e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e4.8 TB\/s\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eB200\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e192GB HBM3e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e最大8 TB\/s\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\n\n\n\u003c\/table\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003e192GBが意味することは以下の通りです。\u003c\/p\u003e\n\u003cul class=\"text-lg list-disc pl-12\"\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e\n\n\u003cstrong\u003eLlama 70B (FP16)\u003c\/strong\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003eは単一のGPU (140GB) に収まり、KVキャッシュ用に52GBの余裕があります。\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e\n\n\u003cstrong\u003eLlama 70B (FP8)\u003c\/strong\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003eは70GBしか必要とせず、大規模なバッチサイズのために122GBが空きます。\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e\n\n\u003cstrong\u003eLlama 405B (FP4)\u003c\/strong\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003eは、2つのB200に収まる可能性があります。\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e\n\n単一のGPUから\u003cstrong\u003e複数のモデル\u003c\/strong\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003eを同時に提供できます。\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3 class=\"text-xl font-semibold mt-4 mb-2\"\u003eNVLink 第5世代\u003c\/h3\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003eNVLinkの帯域幅は、GPUあたり900 GB\/s (H100\/H200) から1.8 TB\/sへと2倍になります。これはマルチGPUトレーニングにとって以下を意味します。\u003c\/p\u003e\n\u003cul class=\"text-lg list-disc pl-12\"\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e分散トレーニング中の勾配同期の高速化\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e大規模モデル推論のためのより効率的なテンソル並列処理\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003eノードあたり4-8個のGPUを使用する場合のより良いスケーリング効率\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3 class=\"text-xl font-semibold mt-4 mb-2\"\u003eGB200とNVL72\u003c\/h3\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003eNVIDIAは、事前構成済みのラック規模システムでもB200を出荷しています。\u003c\/p\u003e\n\u003cul class=\"text-lg list-disc pl-12\"\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e\n\n\u003cstrong\u003eGB200\u003c\/strong\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e— NVLinkで接続された2つのB200 GPU + 1つのGrace CPUを備えたコンピューティングモジュール。\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e\n\n\u003cstrong\u003eGB200 NVL72\u003c\/strong\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e— 36個のGrace CPUと72個のB200 GPUをNVLinkで相互接続し、720ペタFLOPSのFP4計算能力を提供するフルラック。\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003eこれらは、データセンターレベルでの大規模なトレーニングと推論のために設計されています。\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 class=\"text-3xl font-semibold mt-12 mb-6\"\u003eB200 vs H100 vs H200\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3 class=\"text-xl font-semibold mt-4 mb-2\"\u003eLLM推論の場合\u003c\/h3\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto my-8\"\u003e\n\n\u003ctable class=\"min-w-full border-collapse\"\u003e\n\n\u003cthead\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth class=\"px-4 py-2 text-left font-semibold\"\u003e指標\u003c\/th\u003e\n\n\u003cth class=\"px-4 py-2 text-left font-semibold\"\u003eB200\u003c\/th\u003e\n\n\u003cth class=\"px-4 py-2 text-left font-semibold\"\u003eH200\u003c\/th\u003e\n\n\u003cth class=\"px-4 py-2 text-left font-semibold\"\u003eH100\u003c\/th\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/thead\u003e\n\n\u003ctbody\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eLlama 70B (FP8) トークン\/秒\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e～H100の4倍*\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e～H100の1.9倍\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e1倍（ベースライン）\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eLlama 70B FP8のメモリ\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e70GB (122GB空き)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e70GB (71GB空き)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e70GB (10GB空き)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eLlama 70B FP4のメモリ\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e～35GB (157GB空き)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eN\/A (FP4なし)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eN\/A (FP4なし)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e最大バッチサイズ (70B FP8)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e非常に大規模\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e中規模\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e小規模\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\n\n\n\u003c\/table\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003e※NVIDIA発表値。実際のパフォーマンスは実装やワークロードによって異なります。\u003c\/p\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003eB200は、より多くのメモリ、より高い帯域幅、およびFP4サポートの組み合わせにより、70BモデルのシングルGPU提供を大規模で実用的にする可能性があります。これはH100では厳しく、H200では快適ですが最適ではありません。\u003c\/p\u003e\n\u003ch3 class=\"text-xl font-semibold mt-4 mb-2\"\u003eトレーニングの場合\u003c\/h3\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003eNVIDIAは、H100と比較してGPTクラスのモデルで最大4倍のトレーニング性能を主張しています。これは主に以下に起因します。\u003c\/p\u003e\n\u003cul class=\"text-lg list-disc pl-12\"\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003eより高いTensor Coreスループット\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003eFP8トレーニングの改善（第2世代Transformer Engine）\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003eマルチGPUスケーリングを改善するための2倍のNVLink帯域幅\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003eメモリ最適化技術の必要性を減らすより多くのメモリ\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003e大規模モデルのトレーニングにおいて、B200は、ソフトウェアスタックが新しいハードウェア機能を完全に活用することを前提として、H100と比較してトレーニング時間（およびコスト）を3〜4倍削減できる可能性があります。\u003c\/p\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48952407261409,"sku":null,"price":89999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/B200_c3851d04-b413-4993-b640-3d91fc5a5e62.png?v=1787151738"},{"product_id":"nvidia-hgx-b300-gpu-server-graphics-cards-video-cards-2-1-tb-16-nvidia-blackwell-ultra-gpus-270-gb-hbm3e-7-7-tb-s","title":"NVIDIA HGX B300 GPUサーバー グラフィックスカード ビデオカード 2.1 TB 16 × NVIDIA Blackwell Ultra GPU 270 GB HBM3E 7.7 TB\/s","description":"\u003cp\u003eNVIDIA HGX B300 GPUサーバー グラフィックスカード ビデオカード 2.1 TB 16 × NVIDIA Blackwell Ultra GPU 270 GB HBM3E 7.7 TB\/s\u003c\/p\u003e\n\u003ctable cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" class=\"t1\"\u003e\n\n\u003ctbody\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e\u003cb\u003e技術仕様 HGX B300\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\n\n\n\u003c\/table\u003e\n\u003ctable cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" class=\"t1\"\u003e\n\n\u003ctbody\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e \u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e\u003cmeta charset=\"utf-8\"\u003e\u003cb\u003eGB300 NVL72\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003eBlackwell Ultra GPU | Grace CPU\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e72 | 36\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e8 | 0\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003eCPUコア数\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e2,592 Arm Neoverse V2コア\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e-\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003e合計FP4 Tensor Core\u003c\/b\u003e\u003cspan class=\"s1\"\u003e\u003cb\u003e1\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e1,440 PFLOPS | 1,080 PFLOPS\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e144 PFLOPS | 108 PFLOPS\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003e合計FP8\/FP6 Tensor Core\u003c\/b\u003e\u003cspan class=\"s1\"\u003e\u003cb\u003e2\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e720 PFLOPS\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e72 PFLOPS\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003e合計高速メモリ\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e37 TB\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e2.1 TB\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003e合計メモリ帯域幅\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e576 TB\/秒\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e62 TB\/秒\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003e合計NVLinkスイッチ帯域幅\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e130 TB\/秒\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e14.4 TB\/秒\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e\u003cb\u003e個別のBlackwell Ultra GPU仕様\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003eFP4 Tensor Core\u003c\/b\u003e\u003cspan class=\"s1\"\u003e\u003cb\u003e1\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e20 PFLOPS | 15 PFLOPS\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e18 PFLOPS | 14 PFLOPS\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003eFP8\/FP6 Tensor Core\u003c\/b\u003e\u003cspan class=\"s1\"\u003e\u003cb\u003e2\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e10 PFLOPS\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e9 PFLOPS\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003eINT8 Tensor Core\u003c\/b\u003e\u003cspan class=\"s1\"\u003e\u003cb\u003e2\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e330 TOPS\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e307 TOPS\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003eFP16\/BF16 Tensor Core\u003c\/b\u003e\u003cspan class=\"s1\"\u003e\u003cb\u003e2\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e5 PFLOPS\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e4.5 PLFOPS\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003eTF32 Tensor Core\u003c\/b\u003e\u003cspan class=\"s1\"\u003e\u003cb\u003e2\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e2.5 PFLOPS\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e2.2 PFLOPS\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003eFP32\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e80 TFLOPS\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e75 TFLOPS\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003eFP64\/FP64 Tensor Core\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e1.3 TFLOPS\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e1.2 TFLOPS\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003eGPUメモリ | 帯域幅\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e279 GB HBM3E | 8 TB\/秒\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e270 GB HBM3E | 7.7 TB\/秒\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003eMulti-Instance GPU (MIG)\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e7\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003eデコンプレッションエンジン\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003eはい\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003eデコーダー\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p3\"\u003e7 NVDEC\u003cspan class=\"s1\"\u003e3\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e7 nvJPEG\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003e最大熱設計電力 (TDP)\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e最大1,400 Wに設定可能\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003e最大1,100 Wに設定可能\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003eインターコネクト\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p3\"\u003e第5世代NVLink：1.8 TB\/秒\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003ePCIe Gen6：256 GB\/秒\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p2\"\u003e\u003cb\u003eサーバーオプション\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003eNVIDIA GB300 NVL72パートナーおよびNVIDIA認定システム\u003cspan class=\"s2\"\u003e™ \u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p1\"\u003eNVIDIA HGX B300パートナーおよびNVIDIA認定システム\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd valign=\"top\" class=\"td1\"\u003e\n\n\u003cp class=\"p4\"\u003e1.疎行列 | 密行列における仕様\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp class=\"p4\"\u003e2.疎行列における仕様。密行列は表示された疎行列の1\/2の仕様です。\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp class=\"p4\"\u003e3.対応フォーマットはH100 GPUよりも高速化を実現：H.264で2倍、HEVCで1.25倍、VP9で1.25倍。AV1\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\n\n\n\u003c\/table\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48952504844513,"sku":null,"price":1399999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/B300-3.jpg?v=1787149826"},{"product_id":"nvidia-b300-192gb-hbm3e-blackwell-gpu-for-ai-2026-graphics-cards-video-cards-nvidia-blackwell-ultra-gpus-hbm3e","title":"NVIDIA B300 192GB HBM3e Blackwell GPU for AI (2026) グラフィックスカード ビデオカード NVIDIA Blackwell Ultra GPU HBM3E","description":"\u003cp\u003eAI向けNVIDIA B300 192GB HBM3e Blackwell GPU (2026) グラフィックカード ビデオカード NVIDIA Blackwell Ultra GPU HBM3E\u003c\/p\u003e\n\u003cdiv class=\"nv-table aem-GridColumn--default--none aem-GridColumn--laptop--none aem-GridColumn--offset--laptop--1 aem-GridColumn--offset--default--2 aem-GridColumn--offset--phone--0 aem-GridColumn--tablet--12 aem-GridColumn--offset--tablet--0 aem-GridColumn--phone--none aem-GridColumn--phone--12 aem-GridColumn--tablet--none aem-GridColumn aem-GridColumn--default--8 aem-GridColumn--laptop--10\"\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cdiv class=\"nv-table-wrapper\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"nv-table stickyscroll overflow-right allowstickyth sticky-columns-col1\"\u003e\n\n\u003ctable class=\"alt-row-2 even-columns\" style=\"width: 100%;\"\u003e\n\n\u003cthead\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"col\" class=\"second-column  even-column odd-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eHGX B300\u003csup\u003e4\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/th\u003e\n\n\u003cth scope=\"col\" class=\"third-column odd-column odd-row\" style=\"width: 33.75%;\"\u003eHGX B200\u003csup\u003e4\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/th\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/thead\u003e\n\n\u003ctbody\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column even-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eフォームファクター\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column even-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e8x NVIDIA Blackwell Ultra SXM\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column even-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e8x NVIDIA Blackwell SXM\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column odd-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eFP4 Tensor コア\u003csup\u003e1\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column odd-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e144 PFLOPS | 108 PFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column odd-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e144 PFLOPS | 72 PFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column even-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eFP8\/FP6 Tensor コア\u003csup\u003e2\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column even-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e72 PFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column even-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e72 PFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column odd-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eINT8 Tensor コア\u003csup\u003e2\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column odd-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e3 POPS\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column odd-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e72 POPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column even-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eFP16\/BF16 Tensor コア\u003csup\u003e2\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column even-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e36 PFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column even-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e36 PFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column odd-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eTF32 Tensor コア\u003csup\u003e2\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column odd-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e18 PFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column odd-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e18 PFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column even-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eFP32\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column even-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e600 TFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column even-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e600 TFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column odd-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eFP64\/FP64 Tensor コア\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column odd-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e10 TFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column odd-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e296 TFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column even-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003e総メモリ容量\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column even-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e2.1 TB\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column even-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e1.4 TB\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column odd-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eNVIDIA NVLink\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column odd-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e第5世代\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column odd-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e第5世代\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column even-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eNVIDIA NVLink Switch™\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column even-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003eNVLink 5 Switch\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column even-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003eNVLink 5 Switch\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column odd-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eNVLink GPU-to-GPU 帯域幅\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column odd-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e1.8 TB\/秒\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column odd-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e1.8 TB\/秒\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column even-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003e合計 NVLink 帯域幅\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column even-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e14.4 TB\/秒\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column even-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e14.4 TB\/秒\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column odd-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eネットワーク帯域幅\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column odd-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e1.6 TB\/秒\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column odd-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e0.8 TB\/秒\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column even-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eAttention パフォーマンス\u003csup\u003e3\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column even-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e2倍\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column even-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e1倍\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\n\n\n\u003c\/table\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"nv-text text aem-GridColumn--tablet--12 aem-GridColumn--offset--tablet--0 aem-GridColumn--default--none aem-GridColumn--phone--none aem-GridColumn--phone--12 aem-GridColumn--tablet--none aem-GridColumn aem-GridColumn--default--8 aem-GridColumn--offset--default--2 aem-GridColumn--offset--phone--0\"\u003e\n\n\u003cdiv id=\"nv-text-6188745090\" class=\"general-container-text\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"text-left lap-text-left tab-text-left mob-text-left\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"description\"\u003e\n\n\u003cp\u003e1. スパース | 高密度の仕様\u003cbr\u003e2. スパースの仕様。高密度は表示されているスパース仕様の½です。\u003cbr\u003e3. NVIDIA Blackwell と比較。\u003cbr\u003e4. HGX B300 および HGX B200 は現在出荷中です。\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"nv-separator separator aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/div\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48952570314977,"sku":null,"price":99999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/B300-4.png?v=1787150920"},{"product_id":"nvidia-hgx-b200-180-gb-hbm3e-7-7-tb-s-8x-nvidia-blackwell-ultra-sxm-graphics-cards-video-cards-nvidia-blackwell-ultra-gpus-hbm3e","title":"NVIDIA HGX B200 180 GB HBM3E 7.7 TB\/s 8x NVIDIA Blackwell Ultra SXM グラフィックスカード ビデオカード NVIDIA Blackwell Ultra GPU HBM3E","description":"\u003cp\u003eNVIDIA HGX B200 180 GB HBM3E 7.7 TB\/s 8x NVIDIA Blackwell Ultra SXM グラフィックスカード ビデオカード NVIDIA Blackwell Ultra GPU HBM3E\u003c\/p\u003e\n\u003cdiv class=\"nv-table aem-GridColumn--default--none aem-GridColumn--laptop--none aem-GridColumn--offset--laptop--1 aem-GridColumn--offset--default--2 aem-GridColumn--offset--phone--0 aem-GridColumn--tablet--12 aem-GridColumn--offset--tablet--0 aem-GridColumn--phone--none aem-GridColumn--phone--12 aem-GridColumn--tablet--none aem-GridColumn aem-GridColumn--default--8 aem-GridColumn--laptop--10\"\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cdiv class=\"nv-table-wrapper\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"nv-table stickyscroll overflow-right allowstickyth sticky-columns-col1\"\u003e\n\n\u003ctable class=\"alt-row-2 even-columns\" style=\"width: 100%;\"\u003e\n\n\u003cthead\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"col\" class=\"second-column  even-column odd-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eHGX B300\u003csup\u003e4\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/th\u003e\n\n\u003cth scope=\"col\" class=\"third-column odd-column odd-row\" style=\"width: 33.75%;\"\u003eHGX B200\u003csup\u003e4\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/th\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/thead\u003e\n\n\u003ctbody\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column even-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eフォームファクタ\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column even-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e8x NVIDIA Blackwell Ultra SXM\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column even-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e8x NVIDIA Blackwell SXM\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column odd-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eFP4 Tensor コア\u003csup\u003e1\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column odd-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e144 PFLOPS | 108 PFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column odd-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e144 PFLOPS | 72 PFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column even-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eFP8\/FP6 Tensor コア\u003csup\u003e2\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column even-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e72 PFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column even-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e72 PFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column odd-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eINT8 Tensor コア\u003csup\u003e2\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column odd-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e3 POPS\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column odd-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e72 POPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column even-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eFP16\/BF16 Tensor コア\u003csup\u003e2\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column even-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e36 PFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column even-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e36 PFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column odd-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eTF32 Tensor コア\u003csup\u003e2\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column odd-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e18 PFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column odd-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e18 PFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column even-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eFP32\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column even-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e600 TFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column even-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e600 TFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column odd-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eFP64\/FP64 Tensor コア\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column odd-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e10 TFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column odd-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e296 TFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column even-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003e合計メモリ\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column even-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e2.1 TB\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column even-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e1.4 TB\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column odd-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eNVIDIA NVLink\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column odd-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e第 5 世代\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column odd-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e第 5 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帯域幅\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column even-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e14.4 TB\/秒\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column even-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e14.4 TB\/秒\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column odd-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eネットワーク帯域幅\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column odd-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e1.6 TB\/秒\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column odd-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e0.8 TB\/秒\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth scope=\"row\" class=\"first-column   odd-column even-row\" style=\"width: 37.5%;\"\u003eアテンション性能\u003csup\u003e3\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/th\u003e\n\n\u003ctd class=\"even-column even-row second-column\" style=\"width: 33.75%;\"\u003e2倍\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"odd-column even-row third-column\" style=\"width: 28.0357%;\"\u003e1倍\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\n\n\n\u003c\/table\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"nv-text text aem-GridColumn--tablet--12 aem-GridColumn--offset--tablet--0 aem-GridColumn--default--none aem-GridColumn--phone--none aem-GridColumn--phone--12 aem-GridColumn--tablet--none aem-GridColumn aem-GridColumn--default--8 aem-GridColumn--offset--default--2 aem-GridColumn--offset--phone--0\"\u003e\n\n\u003cdiv id=\"nv-text-6188745090\" class=\"general-container-text\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"text-left lap-text-left tab-text-left mob-text-left\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"description\"\u003e\n\n\u003cp\u003e1. スパース | 密度の仕様\u003cbr\u003e2. スパースの仕様。密度の仕様はスパースの半分になります。\u003cbr\u003e3. NVIDIA Blackwellとの比較。\u003cbr\u003e4. HGX B300およびHGX B200は現在出荷中です。\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48952583782625,"sku":null,"price":10999999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/B200-1.png?v=1787151514"},{"product_id":"nvidia-tesla-h100-80gb-pcie-gpu-graphics-cards-video-card","title":"NVIDIA Tesla H100 80GB PCIe GPUグラフィックスカード サーバー用ビデオカード","description":"\u003cp\u003eNVIDIA H100 80GB pcie GPU Graphics Cards Video Card\u003c\/p\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eH100 NVLで大規模言語モデルの推論を強化\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e最大700億のパラメータを持つLLM（Llama 2 70B）の場合、PCIeベースのNVIDIA H100 NVL with NVLinkブリッジは、Transformer Engine、NVLink、188GB HBM3メモリを利用して、最適なパフォーマンスとデータセンター全体での容易なスケーリングを提供し、LLMを主流にします。H100 NVL GPUを搭載したサーバーは、電力制約のあるデータセンター環境で低遅延を維持しながら、NVIDIA A100システムと比較してLlama 2 70Bのパフォーマンスを最大5倍向上させます。\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cdiv class=\"nv-title text h--medium 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teraFLOPs\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eBFLOAT16 Tensor Core\u003csup\u003e*\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e1,979 teraFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e1,671 teraFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eFP16 Tensor Core\u003csup\u003e*\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e1,979 teraFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e1,671 teraFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eFP8 Tensor Core\u003csup\u003e*\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e3,958 teraFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e3,341 teraFLOPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eINT8 Tensor Core\u003csup\u003e*\u003c\/sup\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e3,958 TOPS\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e3,341 TOPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eGPU Memory\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e80GB\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e94GB\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eGPU Memory Bandwidth\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e3.35TB\/s\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e3.9TB\/s\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eDecoders\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e7 NVDEC\u003cbr\u003e7 JPEG\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e7 NVDEC\u003cbr\u003e7 JPEG\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eMax Thermal Design Power (TDP)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003eUp to 700W (configurable)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e350-400W (configurable)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eMulti-Instance GPUs\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003eUp to 7 MIGS @ 10GB each\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003eUp to 7 MIGS @ 12GB each\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eForm Factor\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003eSXM\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003ePCIe\u003cbr\u003edual-slot air-cooled\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eInterconnect\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003eNVIDIA NVLink™: 900GB\/s\u003cbr\u003ePCIe Gen5: 128GB\/s\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003eNVIDIA NVLink: 600GB\/s\u003cbr\u003ePCIe Gen5: 128GB\/s\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eServer Options\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003eNVIDIA HGX H100 Partner and NVIDIA-\u003cbr\u003eCertified Systems\u003csup\u003e™\u003c\/sup\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003ewith 4 or 8 GPUs\u003cbr\u003eNVIDIA DGX H100 with 8 GPUs\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003ePartner and NVIDIA-Certified Systems with 1–8 GPUs\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd\u003eNVIDIA AI Enterprise\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003eAdd-on\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003eIncluded\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\n\n\n\u003c\/table\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv class=\"description h100-specs-legal\"\u003e\u003cspan class=\"p--small\"\u003e\u003cbr\u003e* スパースネス使用時\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48954247905505,"sku":null,"price":59999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/NVIDIATESLAH10080GPCIE_1.jpg?v=1787143575"},{"product_id":"nvidia-h100-nvl-graphic-card-video-cards-94gb-hbm3-pcie-5-0-x16-2x-slot-passive-900-21010-0020-000","title":"NVIDIA H100 NVL グラフィックカード ビデオカード 94GB HBM3 PCIe 5.0 x16 2スロット パッシブ 900-21010-0020-000","description":"\u003cp\u003eNV Tesla H100 94G PCIe グラフィックスカード ビデオカード\u003c\/p\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eFP64: 30 テラフロップス\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eFP64 Tensor Core: 60 テラフロップス\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eFP32: 60 テラフロップス\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eTF32 Tensor Core*: 835 テラフロップス\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eBFLOAT16 Tensor Core*: 1,671 テラフロップス\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eFP16 Tensor Core*: 1,671 テラフロップス\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eFP8 Tensor Core*: 3,341 テラフロップス\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eINT8 Tensor Core*: 3,341 TOPS\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eGPUメモリ: 94GB\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eGPUメモリ帯域幅: 3.9TB\/s\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eデコーダ: 7 NVDEC 7 JPEG\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e最大熱設計電力 (TDP): 350～400W (設定可能)\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eマルチインスタンスGPU: 各12GBで最大7 MIG\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eフォームファクタ: PCIe デュアルスロット空冷\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eインターコネクト: NVIDIA NVLink: 600GB\/s PCIe Gen5: 128GB\/s\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48954333626593,"sku":null,"price":72000.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/teslaL424GB_1.jpg?v=1787135638"},{"product_id":"nvidia-h100-pcie-96gb-graphics-cards-video-cards","title":"NVIDIA H100 PCIe 96GB グラフィックスカード","description":"\u003cp\u003eNVIDIA H100 PCIe 96GBグラフィックスカード\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cmeta charset=\"utf-8\"\u003e\u003cspan\u003eH100 SXM5 96 GBは、NVIDIA製プロフェッショナルグラフィックスカードです。5nmプロセスで製造され、GH100グラフィックスプロセッサを搭載していますが、DirectXはサポートしていません。H100 SXM5 96 GBはDirectX 11またはDirectX 12をサポートしていないため、最新のゲームをすべて実行できない可能性があります。GH100グラフィックスプロセッサは、814 mm²のダイ面積と800億個のトランジスタを持つ大型チップです。16896個のシェーディングユニット、528個のテクスチャマッピングユニット、24個のROPを備えています。また、INT8およびFP8データ形式をサポートし、機械学習アプリケーションの速度向上に役立つ528個のTensorコアも搭載しています。NVIDIAは、H100 SXM5 96 GBに96GBのHBM3メモリを組み合わせており、これらは5120ビットのメモリインターフェースを使用して接続されています。GPUは1350 MHzの周波数で動作し、1980 MHzまでブースト可能です。メモリは1313 MHzで動作しています。\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\u003cspan\u003eNVIDIA H100 SXM5 96 GBはSXMモジュールカードであり、8ピンEPS電源コネクタから電力を供給され、最大消費電力は700Wと評価されています。このデバイスはモニター接続を想定していないため、ディスプレイ接続はありません。H100 SXM5 96 GBは、PCI-Express 5.0 x16インターフェースを使用してシステムの他の部分に接続されます。\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48954350534881,"sku":null,"price":89999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/nvidia-h100-sxm5.jpg?v=1787201515"},{"product_id":"nvidia-h800-tensor-core-gpu-pcie-80gb-graphics-card-for-ai-data-data-center","title":"Nvidia H800 Tensor コア GPU PCIe 80GB グラフィックカード AI データセンター向け","description":"\u003cp\u003eNvidia H800 Tensor Core GPU PCIE 80GB グラフィックカード（AIデータセンター向け）\u003c\/p\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eNVIDIA GPUコンピューティングカードおよびアクセラレーターカード: A2 16G、T4 16G、A10 24G、A16 64G、A30 24G、A40 48G、L4、L40、L40S、\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"hover-sent\"\u003eA100 40G、A100 80G、A800 80G、H100 80G、V100 16G、V100 32G、V100S 32G、P40 24G、M10 32G、M60 16G\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\n\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"\"\u003e（ご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003esales@kingm.com\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003e）\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"click-sent\"\u003eNVIDIA Tesla A100 80G ディープラーニングGPUコンピューティンググラフィックカード（PCI-E）公式保証3\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e公式バージョンはSXM4のカスタマイズバージョンではなく、米国で3年間の公式保証サービスを提供できます。\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48954369245409,"sku":null,"price":49999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/NVIDIATESLAH10080GPCIE_1.jpg?v=1787143575"},{"product_id":"nvidia-tesla-h20-96gb-pcie-graphics-cards-video-card","title":"Nvidia Tesla H20 96GB PCIe グラフィックカード ビデオカード","description":"\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eH20の用途\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e1. AI推論と大規模言語モデル（LLM）\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eChatGPT、Gemini、Claudeなどの大規模AIモデル向けに最適化されています。\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eクラウド環境での高速かつ効率的な推論のために設計されています。\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\u003c!--nlablooding to have been very impressed by his ability to recall information from any time in his career within seconds. \"I have never seen such a memory of facts and details,\" said Mr. Peretz. \"And for someone who's been around for over 50 years to remember so much, it's just incredible. He's still thinking like a 20-year-old.\"\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e消費電力を削減しつつ、高いAIコンピューティング性能を維持します。\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e2. クラウドコンピューティングとAI SaaSサービス\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eAWS、Google Cloud、Alibaba Cloudなどのクラウドプラットフォームでの展開に最適です。\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eAIベースの音声認識、機械翻訳、バーチャルアシスタントをサポートします。\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"\"\u003eスケーラブルで費用対効果の高いAIインフラストラクチャを提供します。\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"\"\u003e3. 医療AI（医用画像処理とゲノム解析）\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"\"\u003e医用画像認識（CT\/MRI解析）を強化します。\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eタンパク質折りたたみ予測（AlphaFold）と遺伝子シーケンシングを加速します。\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cspan\u003eAI駆動型診断の処理時間を短縮します。\u003c\/span\u003e\u003c\/div\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48954376323297,"sku":null,"price":59999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/teslaL424GB_1.jpg?v=1787135638"},{"product_id":"nvidia-tesla-h20-141-gb-gpu-sxm5-modified-version-pcie-gen-5-x16","title":"NVIDIA Tesla H20 141 GB GPU SXM5 modified version PCIe Gen 5 x16","description":"\u003cp\u003e\u003cmeta charset=\"utf-8\"\u003e\u003cspan\u003eH200 SXM 141 GBは、NVIDIAのプロフェッショナル向けグラフィックカードです。5nmプロセスで製造され、GH100グラフィックプロセッサをベースにしていますが、DirectXには対応していません。H200 SXM 141 GBはDirectX 11またはDirectX 12に対応していないため、最新のゲームをすべて実行できない可能性があります。GH100グラフィックプロセッサは、814mm²のダイ面積と800億個のトランジスタを持つ大きなチップです。16896個のシェーディングユニット、528個のテクスチャマッピングユニット、24個のROPを備えています。INT8およびFP8データ形式をサポートし、機械学習アプリケーションの速度向上に役立つ528個のTensorコアも搭載されています。NVIDIAは、H200 SXM 141 GBに141GBのHBM3eメモリを組み合わせ、6144ビットのメモリインターフェースで接続しています。GPUは1500MHzの周波数で動作し、最大1980MHzまでブースト可能で、メモリは1593MHzで動作します。\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\u003cspan\u003eSXMモジュールカードであるNVIDIA H200 SXM 141 GBは、8ピンEPS電源コネクタから電力を供給され、消費電力は最大700Wと評価されています。本デバイスにはモニター接続を想定していないため、ディスプレイ接続はありません。H200 SXM 141 GBは、PCI-Express 5.0 x16インターフェースを使用してシステムに接続されます。\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48955449966817,"sku":null,"price":59999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/SXM.jpg?v=1787220903"},{"product_id":"nvidia-tesla-l40-48gb-gddr6-pci-express-4-0-x16-cuda-accelerator-graphics-card","title":"NVIDIA Tesla L40 48GB GDDR6 PCI Express 4.0 x16 CUDAアクセラレーターグラフィックスカード","description":"\u003cp\u003e\u003cmeta charset=\"utf-8\"\u003e\u003cspan\u003eNVIDIA L40 (48GB) は、Ada Lovelace アーキテクチャをベースとする高性能なデータセンター向け GPU であり、プロフェッショナルなビジュアライゼーション、3D レンダリング、AI 推論、生成 AI ワークロード向けに設計されています。2022 年 10 月に発売され、48GB の GDDR6 ECC メモリと第 3 世代 RT コアを搭載しており、NVIDIA Omniverse アプリケーションやハイエンド仮想ワークステーション向けに堅牢なソリューションを提供します。\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003ch2\u003e主な機能\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\n\u003cli\u003eNVIDIA\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003eTesla L40\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e48GB\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003eGDDR6\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003ePCI Express 4.0 x16\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003eアクセラレーターグラフィックカード\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e部品番号：NVIDIA Tesla L40 48GB\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48956050735329,"sku":null,"price":11999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0833\/6654\/3585\/files\/NVIDIATESLAH10080GPCIE_1.jpg?v=1787143575"},{"product_id":"nv-tesla-l40s-48gb-gpu-deep-learning-computing-edge-computing-ai-server-graphics-card-1","title":"NV Tesla L40S 48GB GPU ディープラーニング コンピューティング エッジコンピューティング AIサーバー グラフィックスカード","description":"\u003cp\u003eNVIDIA L40s 48GB GPU グラフィックスカード ビデオカード\u003c\/p\u003e\n\u003cdiv class=\"elementor-element elementor-element-58efda92 elementor-widget elementor-widget-icon-box\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"elementor-icon-box-wrapper\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"elementor-icon-box-content\"\u003e\n\n\u003ch3 class=\"elementor-icon-box-title\"\u003e\u003cspan\u003e製品名\u003c\/span\u003e\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cp class=\"elementor-icon-box-description\"\u003eNVIDIA L40s GPU\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"elementor-element elementor-element-76c6d860 elementor-widget elementor-widget-icon-box\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"elementor-icon-box-wrapper\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"elementor-icon-box-content\"\u003e\n\n\u003ch3 class=\"elementor-icon-box-title\"\u003e\u003cspan\u003eアーキテクチャ\u003c\/span\u003e\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cp class=\"elementor-icon-box-description\"\u003eNVIDIA Ada Lovelace\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"elementor-element elementor-element-7cca50b6 elementor-widget elementor-widget-icon-box\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"elementor-icon-box-wrapper\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"elementor-icon-box-content\"\u003e\n\n\u003ch3 class=\"elementor-icon-box-title\"\u003e\u003cspan\u003eメモリ\u003c\/span\u003e\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cp class=\"elementor-icon-box-description\"\u003e48GB GDDR6 with ECC\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"elementor-element elementor-element-7cee318a elementor-widget elementor-widget-icon-box\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"elementor-icon-box-wrapper\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"elementor-icon-box-content\"\u003e\n\n\u003ch3 class=\"elementor-icon-box-title\"\u003e\u003cspan\u003e計算能力\u003c\/span\u003e\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cp class=\"elementor-icon-box-description\"\u003e最大1,466 TOPS (FP8 Tensor Core、Sparsity使用)\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"elementor-element elementor-element-1fa71b5d elementor-widget elementor-widget-icon-box\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"elementor-icon-box-wrapper\"\u003e\n\n\u003cdiv class=\"elementor-icon-box-content\"\u003e\n\n\u003ch3 class=\"elementor-icon-box-title\"\u003e\u003cspan\u003eユースケース\u003c\/span\u003e\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cp class=\"elementor-icon-box-description\"\u003e生成AI、LLM推論、LLMファインチューニングおよび小規模モデルトレーニング、NVIDIA Omniverse Enterprise、レンダリング、3Dグラフィックス、ストリーミング、ビデオコンテンツ\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e","brand":"Neobitti Inc. 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